Om een SuperAGI-agent te configureren die gebruikersfeedback in realtime analyseert en sentiment en emoties nauwkeurig detecteert, moet je verschillende parameters en instellingen optimaliseren. Hieronder vind je een overzicht van belangrijke parameters en aanbevelingen: 1. **Tekstvoorbewerking en normalisatie** - *Tokenisatie*: Zorg dat de tekst correct wordt opgesplitst in woorden of zinnen. - *Verwijdering van stopwoorden*: Schakel uit of minimaliseer het verwijderen van stopwoorden indien context belangrijk is. - *Lemmatizatie/stemmen*: Gebruik lemmatizatie om woorden te reduceren tot hun basisvorm voor betere analyse. 2. **Modelkeuze en training** - *Sentimentmodel*: Kies voor een geavanceerd model zoals BERT, RoBERTa, of een specifiek getraind sentimentmodel dat goed presteert op jouw data. - *Emotie-classificatie*: Integreer modellen die emoties kunnen detecteren (bijvoorbeeld vreugde, anger, verdriet). - *Training op domeinspecifieke data*: Als mogelijk, finetun je modellen met data die vergelijkbaar zijn met jouw bronnen (enquêtes, social media). 3. **Parameters voor sentimentdetectie** - *Confidence Threshold*: Stel een minimale confidence score in (bijvoorbeeld 0.7) voordat een sentiment of emotie als betrouwbaar wordt beschouwd. - *Sliding Window*: Gebruik een sliding window of tijdsframe om trends in sentiment over tijd te detecteren. 4. **Realtime analyse en responsiviteit** - *Batchgrootte*: Verwerk feedback in kleine batches of per stuk om snel te kunnen reageren. - *Latency-instellingen*: Optimaliseer de verwerkingstijd door efficiënte code en hardware te gebruiken. 5. **Feedback en iteratie** - *Continuous Learning*: Implementeer mechanismen om het model continu te verbeteren met nieuwe feedback. - *Feedback loop*: Laat gebruikers feedback geven op de nauwkeurigheid van de sentimentdetectie, en gebruik deze data voor finetuning. 6. **Metadaten en context** - *Contextuele parameters*: Gebruik metadata zoals bron, tijdstip, en gebruiker om context te bieden aan de analyse. 7. **Visualisatie en rapportage** - *Trenddetectie*: Stel parameters in voor het identificeren van significante veranderingen in sentiment. - *Alerting*: Configureer alerts voor grote negatieve of positieve verschuivingen. **Samenvatting van belangrijke parameters om in te stellen:** - Modeltype en finetuning (bijvoorbeeld BERT-gebaseerd) - Confidence thresholds voor sentiment en emotie - Batchgrootte en latency-optimalisatie - Continuous learning en feedbackmechanismen - Metadata gebruik voor context Door deze parameters zorgvuldig in te stellen en regelmatig te evalueren, verbeter je de nauwkeurigheid en responsiviteit van je sentiment- en emotie-analyse.

Zeker, ik help je stap voor stap met het configureren van een SuperAGI-agent voor realtime sentimentanalyse. Hier zijn de essentiële parameters en instellingen: ### 1. **Basis Agent Configuratie** - **Agent Naam**: Bijv. "Realtime Sentiment Analyzer" - **Doelstelling**: "Analyseer gebruikersfeedback van sociale media en enquêtes in realtime, identificeer sentimenttrends en genereer actiebare inzichten" - **Model Selectie**: Gebruik geavanceerde modellen zoals: - `gpt-4` (voor betere contextbegrip) - Of specifieke sentimentmodellen zoals `cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment` ### 2. **Tools/Integraties** Voeg deze tools toe in SuperAGI: - **APITool**: Voor het ophalen van data van: - Sociale media-API's (Twitter, Facebook, Instagram) - Enquêteplatforms (Typeform, Google Forms) - **Sentiment Analysis Tool**: - Integreer met NLP-bibliotheken (NLTK, TextBlob, VADER) - Of gebruik externe API's (AWS Comprehend, Google Natural Language) - **DataOps Tool**: Voor opslag en trendanalyse ### 3. **Kritieke Parameters voor Nauwkeurigheid** ```yaml sentiment_parameters: taal_model: "nl_core_news_lg" # Voor Nederlands taalbegrip confidence_threshold: 0.75 # Minimale betrouwbaarheidsscore emotie_herkenning: true # Basisemoties (blij, boos, verdrietig) aspect_analyse: true # Sentiment per onderwerp context_verwerking: true # Ironie/sarcasme detectie ``` ### 4. **Real-time Verwerkingsinstellingen** ```yaml verwerking: batch_grootte: 50 # Aantal berichten per analysecyclus refresh_interval: 300 # 5 minuten updatecyclus prioriteit_filters: # Belangrijke trefwoorden eerst - "urgent" - "klacht" - "aanbeveling" ``` ### 5. **Trendanalyse Configuratie** ```yaml trend_parameters: tijd_window: "24u" # Trendanalyse per 24 uur drempel_variatie: 15% # Significante verandering segmentatie: - per_platform - per_demografie - per_tijdstip ``` ### 6. **Output en Rapportage** ```yaml rapportage: realtime_alerting: true automatische_samenvatting: true insight_categorieën: - "hoofdklachten" - "populaire_features" - "verbeterpunten" ``` ### 7. **Validatie en Kalibratie** - **Testdataset**: Gebruik gelabelde Nederlandse datasets - **Kalibratiefrequentie**: Wekelijks model bijwerken - **Feedbackloop**: Menselijke validatie voor 5% van analyses ### 8. **Praktische Implementatiestappen** 1. Start met 1-2 data bronnen (bijv. Twitter + enquêtes) 2. Stel basis sentiment drempels in (positief/negatief/neutraal) 3. Voeg geleidelijk complexere emotie-analyse toe 4. Implementeer trendwaarschuwingen bij significante verschuivingen ### 9. **Nauwkeurigheid Optimalisatie** - Gebruik domeinspecifieke trefwoordenlijsten - Pas stopwoorden aan voor je branche - Train het model met historische data van je organisatie ### 10. **Monitoring Parameters** ```yaml monitoring: accuracy_tracking: true false_positive_rate: <5% response_tijd: <2 seconden drift_detectie: true ``` Begin met deze basisconfiguratie en verfijn de parameters op basis van je specifieke use case en de kwaliteit van de gegenereerde inzichten. De combinatie van realtime verwerking met zorgvuldige kalibratie zal zowel de nauwkeurigheid als responsiviteit optimaliseren.